20 beste Stellen als python in pforzheim – aktuell auf Personalsuche

Der zunehmende Einsatz von Lithium-Ionen-Batterien in zukünftigen Elektrofahrzeugen erfordert eine vertiefte Untersuchung der Systemsicherheit, insbesondere vor dem Hintergrund steigender Energiedichten und wachsender Leistungsanforderungen. Ein zentrales sicherheitskritisches Szenario stellt das thermische Durchgehen (Thermal Runaway) einzelner Batteriezellen dar. In diesem Ereignis wird ein hochenergetischer Gas-Partikel-Strom freigesetzt, der durch stark transiente thermische, mechanische sowie abrasive Belastungen charakterisiert ist. Diese Beanspruchungen können zu erheblichen Schäden an benachbarten Komponenten bis hin zum strukturellen Versagen führen.

Ziel der ausgeschriebenen Abschlussarbeit ist die Entwicklung einer Methodik zur Detektion, Verfolgung und qualitativen wie quantitativen Bewertung von Partikeln im Entgasungsprozess eines Thermal-Runaway-Ereignisses. Hierzu soll ein neuronales Netzwerk konzipiert, trainiert und auf Hochgeschwindigkeitsaufnahmen des Venting-Vorgangs angewendet werden. Die mittels des Modells generierten Auswertedaten sind mit Ergebnissen klassischer PIV-Methoden (Particle Image Velocimetry) zu vergleichen, um die Leistungsfähigkeit und Aussagekraft des Ansatzes zu beurteilen. Auf Basis der gewonnenen Daten sollen charakteristische Parameter zur Beschreibung des Partikelausstoßes identifiziert und abgeleitet werden.

Im ersten Arbeitsschritt erfolgt eine systematische Literaturrecherche zu bestehenden Verfahren des Partikel-Trackings und angrenzenden bildbasierten Analysemethoden. Darauf aufbauend wird ein geeignetes Modell zur Partikelverfolgung im Kontext des Thermal Runaway entwickelt und implementiert. Die Validierung des Modells erfolgt anhand experimenteller Daten, um dessen Prognosegüte und Robustheit zu bewerten. Abschließend werden die Anwendbarkeit des entwickelten Ansatzes sowie dessen Weiterentwicklungspotenziale kritisch diskutiert.

Kennziffer: J000020341
Einstiegsart: Abschlussarbeit
Einsatzort: Weissach
Gesellschaft: Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG

Aufgaben
AufgabenAufgaben

Zu deinen Aufgaben gehören die Analyse sicherheitskritischer Thermal-Runaway-Szenarien in Lithium-Ionen-Batterien sowie die Entwicklung einer Methodik zur KI-gestützten Detektion, Verfolgung und Bewertung von Partikeln im Entgasungsprozess. Dabei identifizierst du geeignete neuronale Netzarchitekturen für das Partikeltracking in hochdynamischen, optisch herausfordernden Umgebungen und bewertest deren Leistungsfähigkeit im Vergleich zu etablierten bildbasierten Verfahren wie der Particle Image Velocimetry (PIV). Auf Basis experimenteller Hochgeschwindigkeitsaufnahmen leitest du relevante physikalische Kenngrößen ab und bewertest deren Aussagekraft für die Charakterisierung des Thermal-Runaway-Ereignisses.

Die Arbeit umfasst dabei typischerweise folgende Schwerpunkte:
Literaturrecherche zu Partikeltracking-Verfahren, bildbasierter Strömungsanalyse und KI-Methoden im Kontext sicherheitskritischer Batterieszenarien (u. a. neuronale Netze, Deep Learning für Computer Vision, Tracking-Algorithmen).
Analyse der physikalischen und messtechnischen Randbedingungen beim Thermal Runaway von Lithium-Ionen-Batterien, insbesondere des Gas‑Partikel-Ausstoßes und der damit verbundenen thermischen, mechanischen und abrasiven Belastungen
Konzeption, Implementierung und Training eines neuronalen Netzwerks zur Detektion und Verfolgung von Partikeln in Hochgeschwindigkeitsaufnahmen des Venting‑Vorgangs
Evaluation und Validierung des entwickelten Ansatzes anhand experimenteller Daten sowie Vergleich mit klassischen PIV-Methoden hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Aussagekraft
Ableitung charakteristischer Parameter zur quantitativen und qualitativen Beschreibung des Partikelausstoßes während des Thermal Runaway

Anforderungen
AnforderungenAnforderungen

Studiengänge:

Informatik
Fahrzeugtechnik
Maschinenbau
Elektrotechnik
Data Science oder vergleichbarer Studiengang

Studienschwerpunkte:

Softwareentwicklung und Programmierung
Künstliche Intelligenz und Machine Learining
Systems Engineering
Data Science
Batterietechnik

Fachkenntnisse:

Grundlagen des Machine Learnings
Verständnis der Prinzipien der Batterieentwicklung
Erfahrung in der Datenaufbereitung
Erste Erfahrung in der Automobilindustrie (z.B. druch Praktika) wünschenswert

IT-Kenntnisse:

Sicherer Umgang mit MS Office
Idealerweise fundierte Kenntnisse in Python
Machine Learning und KI-Frameworks (z.B. PyTorch)

Soft Skills:

Hohe Eigeninitiative
ausgeprägte analytische Fähigkeiten
strukturierte Arbeitsweise
Teamfähigkeit
Zielorientierung

Sprachkenntnisse:

Englisch (sehr gute Kenntnisse) oder
Deutsch (mind. B1)

Unternehmensprofil
UnternehmensprofilUnternehmensprofil

„Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.“ Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Mitarbeiter, die so denken, stoßen bei uns immer auf offene Türen. Porsche ist eine wertvolle Marke mit weltweiter Anziehungskraft und einer treuen Kundenbasis rund um den Globus.

Die Art und Weise, wie wir bei Porsche zusammenarbeiten und als Team zusammenhalten, ist einzigartig. Unser Miteinander ist dabei geprägt durch unsere starke Porsche Kultur: Herzblut | Sportlichkeit | Pioniergeist | Eine Familie.
Wir bei Porsche leben Vielfalt, setzen uns für Chancengleichheit ein und fördern aktiv ein inklusives Miteinander. Ebenso sind Respekt und Toleranz fest verankert in unserer Unternehmenskultur. So schaffen wir ein Umfeld, das die Individualität jedes einzelnen Menschen im Unternehmensinteresse fördert.

Ein Schlüssel zu unserem Erfolg ist die Vielfalt an Perspektiven. Denn die sich daraus ergebende Kombination individueller Stärken und Erfahrungen treibt Innovationen voran und stärkt unsere Teams. Dazu haben wir uns auch durch Unterzeichnung der Charta der Vielfalt verpflichtet. Ganz nach dem Motto: Jeder einzigartig. Zusammen vielfältig. Gemeinsam erfolgreich.

Exklusive Einblicke hinter die Kulissen
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Unabhängig von dem, was andere tun, sind wir stets bestrebt, unsere Grenzen ständig neu zu definieren und Maßstäbe zu setzen. Das können wir heute und in Zukunft aber nur mit Mitarbeitern und Führungskräften erreichen, die immer das „Etwas-mehr“ im Blick haben.

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Hinweise zur Bewerbung
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Bitte fülle unser Online-Bewerbungsformular aus und füge am Ende deine vollständigen Bewerbungsdokumente bei, die aus Anschreiben, Lebenslauf, Arbeits- und (Hoch-)Schulzeugnissen sowie ggf. weiteren Bescheinigungen bestehen. Bitte habe Verständnis, dass wir keine Bewerbungen per Post oder E-mail entgegennehmen.

Bitte beachte, dass du dich lediglich auf eine Praktikantenstelle bewerben kannst. Weitere Bewerbungseingänge können leider nicht berücksichtigt werden, sofern bereits eine aktive Bewerbung vorliegt.

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Masterarbeit Partikeltracking beim Thermal Runaway von Lithium-Ionen-Batterien mittels neuronaler Netze

Masterarbeit Diagnosedatenintegration in modernen Fahrzeugdiagnosesystemen

Senior Entwickler für interne Full-Stack-Entwicklung (m/w/d)

Werkstudent Informationssicherheit (m/w/x)

Mandatory Internship in Automation of Process Development with Agentic AI in Manufacturing

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Praktikum Data Analytics & Range Management

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Senior Data Engineer / Scientist - Marketing Intelligence (w/m/d)

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Master Thesis Bridging the Gap between Reinforcement Learning & E2E Driving

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